| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Tushynskaya, K. V. | - |
| dc.contributor.author | Zyranova, M. M. | - |
| dc.contributor.author | Asadchy, A. E. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-03-14T12:23:34Z | - |
| dc.date.available | 2024-03-14T12:23:34Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Tushynskaya, K. V. Advancing BPM detection in hip-hop and R&B through audio representations and convolutional neural networks = Улучшение распознавания BPM в хип-хопе и R&B с помощью аудиопредставлений и конволюционных нейронных сетей / K. V. Tushynskaya, M. M. Zyranova, A. E. Asadchy // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 19–25. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54742 | - |
| dc.description.abstract | This study introduces a method for improving BPM detection in hip-hop and R&B music by
integrating audio representations with Convolutional Neural Networks (CNNs). Through analyzing tempograms, spectrograms, and onset features optimized for CNN processing, our approach demonstrates enhanced accuracy in
BPM detection across these genres. Evaluated on the Million Song Dataset (MSD), our findings offer significant
advancements for automated music analysis and applications in music recommendation and genre classificatio. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | информационные технологии | en_US |
| dc.subject | Beats per Minute | en_US |
| dc.subject | Convolutional neural network | en_US |
| dc.title | Advancing BPM detection in hip-hop and R&B through audio representations and convolutional neural networks | en_US |
| dc.title.alternative | Улучшение распознавания BPM в хип-хопе и R&B с помощью аудиопредставлений и конволюционных нейронных сетей | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | В данном исследовании представлен метод улучшения обнаружения темпа в
хип-хоп и R&B музыке путем интеграции аудио представлений со сверточными нейронными
сетями (CNN). Анализируя темпограммы, спектрограммы, хромограммы и битограммы
оптимизированные для обработки CNN, разработанный нами подход демонстрирует повышенную
точность обнаружения BPM в этих жанрах. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024)
|
